Summary
도달은 인간이 환경과 상호 작용할 수 있도록하는 기본 기술입니다. 여러 연구에서 다양한 방법론을 사용하여 도달 행동을 특성화하는 것을 목표로 했습니다. 이 논문은 작업 수행에 도달하는 동안 인간의 피질 척수 흥분성 상태를 평가하기 위해 경두개 자기 자극의 오픈 소스 응용 프로그램을 제공합니다.
Abstract
도달은 운동 생리학 및 신경 과학 연구에서 널리 연구 된 행동입니다. 도달은 다양한 행동 조작을 사용하여 조사되었지만 도달 계획, 실행 및 제어와 관련된 신경 과정에 대한 이해에는 상당한 차이가 남아 있습니다. 여기에 설명된 새로운 접근 방식은 2차원 도달 작업과 경두개 자기 자극(TMS) 및 여러 근육의 동시 근전도(EMG) 기록을 결합합니다. 이 방법은 도달 운동이 펼쳐지는 동안 정확한 시점에서 피질 척수 활동의 비 침습적 감지를 허용합니다. 예제 작업 코드에는 두 개의 가능한 대상이 중간선에서 45° ± 표시된 지연 응답 도달 작업이 포함되어 있습니다. 단일 펄스 TMS는 준비 단서가 시작될 때(기준선) 또는 명령형 단서(지연) 100ms 전에 대부분의 작업 시도에서 전달됩니다. 이 샘플 디자인은 도달 범위 준비 중 피질 척수 흥분성의 변화를 조사하는 데 적합합니다. 샘플 코드에는 도달 준비 중 피질 척수 흥분성에 대한 적응의 영향을 조사하기 위한 시운동 섭동(즉, ± 20°의 커서 회전)도 포함됩니다. 작업 매개 변수 및 TMS 전달은 도달 동작 중 모터 시스템 상태에 대한 특정 가설을 해결하도록 조정할 수 있습니다. 초기 구현에서 TMS 시험의 83%에서 운동 유발 전위(MEP)를 성공적으로 유도했으며 모든 시험에서 도달 궤적이 기록되었습니다.
Introduction
목표 지향적 도달은 인간이 외부 환경과 상호 작용하고 조작할 수 있도록 하는 기본적인 운동 행동입니다. 운동 생리학, 심리학 및 신경 과학 분야의 도달 연구는 다양한 방법론을 포함하는 풍부하고 광범위한 문헌을 생산했습니다. 도달에 대한 초기 연구는 단일 뉴런 수준에서 신경 활동을 조사하기 위해 인간이 아닌 영장류에서 직접 신경 기록을 사용했습니다 1,2. 보다 최근의 연구에서는 운동 학습 및 제어 3,4,5의 본질을 탐구하기 위해 감각 운동 적응을 사용하는 행동 패러다임을 사용하여 도달하는 것을 조사했습니다. 기능적 자기 공명 영상 및 뇌파 검사와 결합 된 이러한 행동 작업은 인간에 도달하는 동안 전체 뇌 활동을 측정 할 수 있습니다 6,7. 다른 연구에서는 도달 준비 및 실행 8,9,10,11,12,13,14의 다양한 기능을 조사하기 위해 온라인 TMS를 적용했습니다. 그러나 도달에 대한 행동 평가와 TMS를 결합한 오픈 소스의 유연한 접근 방식이 여전히 필요합니다. TMS와 행동 프로토콜을 결합하는 유용성은 매우 잘 확립되어 있지만15, 여기에서는 오픈 소스 접근 방식을 사용하여 도달하는 맥락에서 TMS의 적용을 구체적으로 검토합니다. 이 방법의 조합을 사용하여 출판 한 다른 그룹이 도구를 쉽게 사용할 수 없게하여 직접 복제를 금지한다는 점에서 이것은 참신합니다. 이 오픈 소스 접근 방식은 복제, 데이터 공유 및 다중 사이트 연구의 가능성을 용이하게 합니다. 또한 다른 사람들이 유사한 도구를 사용하여 새로운 연구 질문을 추구하려는 경우 오픈 소스 코드는 쉽게 적용할 수 있으므로 혁신을 위한 발판 역할을 할 수 있습니다.
TMS는 정밀하게 제어된 시점(16)에서 모터 시스템을 프로빙하는 비침습적 수단을 제공한다. 일차 운동 피질 (M1)에 적용될 때, TMS는 표적 근육의 근전도에서 측정 가능한 편향을 유도 할 수 있습니다. 모터 유발 전위 (MEP)로 알려진이 전압 파의 진폭은 피질 척수 (CS) 경로의 순간 흥분성 상태의 지표 - CS 경로(17)에 대한 모든 흥분성 및 억제 영향의 결과적인 유사체)를 제공한다. TMS는 내재적 CS 흥분성에 대한 신뢰할 수 있는 피험자 내 측정을 제공하는 것 외에도 다른 행동 또는 운동학적 메트릭과 결합하여 CS 활동과 행동 간의 관계를 시간적으로 정확한 방식으로 조사할 수 있습니다. 많은 연구에서 TMS와 근전도 검사(EMG)의 조합을 활용하여 운동 시스템에 대한 다양한 질문을 해결했으며, 특히 이러한 방법의 조합으로 인해 광범위한 행동 조건에서 MEP를 조사할 수 있기 때문에15. 이것이 특히 유용한 것으로 입증 된 한 영역은 행동 준비 연구이며, 대부분 단일 관절 운동18에 대한 연구를 통해 이루어집니다. 그러나 도달과 같은 자연주의적 다관절 운동에 대한 TMS 연구는 비교적 적습니다.
현재 목표는 행동 운동학, 온라인 단일 펄스 TMS 관리 및 여러 근육의 동시 EMG 기록을 포함하는 지연 응답 도달 작업을 설계하는 것이 었습니다. 이 작업에는 시각적 피드백이 궤도에 도달하도록 수평 방향 모니터를 사용하는 온라인 시각적 피드백을 사용하는 2차원 지점 간 도달 패러다임이 포함됩니다(즉, 실제 피드백 동안 1:1 관계이며 시각적 피드백과 모션 간의 변환이 없음). 현재 설계에는 시각 운동 섭동이 있는 일련의 시도도 포함됩니다. 제공된 예에서 이는 커서 피드백의 20° 회전 이동입니다. 이전 연구에서는 감각 운동 적응 19,20,21,22,23,24,25와 관련된 메커니즘 및 계산에 대한 질문을 해결하기 위해 유사한 도달 패러다임을 사용했습니다. 또한 이 접근 방식을 통해 온라인 운동 학습 중 정확한 시점에서 운동 시스템 흥분성 역학을 평가할 수 있습니다.
도달은 학습 / 적응을 조사하는 데 유익한 행동으로 입증 되었기 때문에이 행동의 맥락에서 CS 흥분성을 평가하는 것은 이러한 행동과 관련된 신경 기질을 밝힐 수있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 여기에는 비인간 영장류 연구에서 확립 된 바와 같이 국소 억제 영향, 튜닝 특성의 변화, 신경 사건의시기 등이 포함될 수 있습니다. 그러나 이러한 특징은 인간 및 임상 집단에서 정량화하기가 더 어려웠습니다. 신경 역학은 또한 결합 된 TMS 및 EMG 접근법을 사용하여 인간의 명백한 움직임이없는 경우 (즉, 운동 준비 중 또는 휴식시) 조사 할 수 있습니다.
제시된 도구는 오픈 소스이며 코드는 쉽게 적용 할 수 있습니다. 이 새로운 패러다임은 도달 운동의 준비, 실행, 종료 및 적응과 관련된 메커니즘에 대한 중요한 통찰력을 생성합니다. 더욱이, 이러한 방법의 조합은 전기 생리학과 인간의 도달 행동 사이의 관계를 밝힐 가능성이 있습니다.
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Protocol
여기에 설명 된 모든 방법은 IRB 프로토콜 및 승인 (University of Oregon IRB 프로토콜 번호 10182017.017)에 따라 수행되었습니다. 모든 피험자로부터 정보에 입각 한 동의를 얻었다.
1. 도달 장치
- 대형 그래픽 태블릿을 바탕 화면에 평평하게 놓습니다.
- 조정 가능한 80-20 알루미늄 프레임을 사용하여 화면이 위쪽을 향하도록 작업 모니터를 태블릿 위에 6-8을 평행하게 배치합니다(청사진은 여기에서 확인: https://github.com/greenhouselab/Reach_TMS 및 보충 그림 1).
알림: 이 설정을 통해 참가자는 태블릿을 가로질러 손을 뻗어 작업 모니터에 표시된 대상을 획득하면서 도달하는 팔의 시야를 가릴 수 있습니다. - Kim et al.3 에 설명된 설정을 참조로 사용하십시오.
2. 기계 인터페이스
- USB 포트를 통해 태블릿을 컴퓨터에 연결합니다. HDMI 포트를 통해 작업 모니터를 컴퓨터에 연결합니다. DB-9 케이블을 통해 후면 TMS 포트를 컴퓨터에 연결합니다.
- PCI-6220 카드 DAQ를 통해 EMG 시스템을 컴퓨터에 연결합니다. BNC 케이블을 통해 광 다이오드를 EMG 시스템에 연결합니다.
3. 포토다이오드 센서
- 광 다이오드 센서를 BNC 케이블에 연결합니다. 포토다이오드 센서를 테이프로 작업 모니터의 오른쪽 상단 모서리에 고정하고 센서가 화면을 향하도록 ≤ 1cm 거리에 둡니다.
알림: 이렇게 하면 작업 모니터에 표시된 자극의 타이밍이 독립적인 입력 채널에 아날로그 데이터로 기록됩니다.
4. 소프트웨어
- MATLAB2018 용 VETA 툴박스 26 (https://github.com/greenhouselab/Veta)을 다운로드하여 데이터 수집을 위한 하드웨어와 인터페이스하십시오.
- 실험 파라미터를 제어하고 태블릿과의 인터페이스를 위해 개발된 도달 작업 코드(https://github.com/greenhouselab/Reach_TMS)를 다운로드하십시오.
5. 참가자 심사 및 사전 동의
- TMS에 대한 금기 사항에 대해 피험자를 선별하십시오. 제외 기준에는 발작, 두통, 뇌 외상, 실신, 만성 스트레스 또는 불안, 수면 문제 및 신경 활성 약물의 개인 또는 가족력이 포함됩니다. 추가 제외 기준에는 뇌 또는 두개골의 금속 임플란트와 테스트 전 24시간 동안의 기분 전환용 약물 또는 알코올 사용이 포함됩니다. 포함 기준에는 오른손잡이와 18세에서 35세 사이의 연령이 포함되었습니다.
- 절차 및 관련 위험에 대한 서면 설명을 제공하고 참가자가 가질 수 있는 추가 질문을 명확히 합니다.
- 참가자로부터 정보에 입각한 동의를 얻습니다.
6. 주제 설정
- 태블릿을 향한 편안한 의자에 피사체를 놓습니다. 다리를 책상 아래에 두고 무릎이 90°로 구부러져 있는지 확인합니다.
- 피부를 준비하고 EMG 전극을 배치하십시오.
- 미세한 사포를 사용하여 오른쪽 첫 번째 등쪽 골간(FDI), 신근 카르피 요골 및 전방 삼각근 부위의 피부와 목 기저부의 C4 돌출부를 부드럽게 연마하여 TMS 펄스에 의해 생성된 전기 인공물을 감지합니다.
알림: 근육 기록 사이트는 사용자 요구에 따라 조정할 수 있습니다. - 각 마모 부위를 전극 부위당 한 번씩 알코올 준비 패드로 면봉으로 닦아 청소합니다.
- 각 부위에 하나의 EMG 전극을 배치합니다. 전극이 근육 섬유에 수직으로 움직이는지 확인하십시오. 접지 전극을 오른쪽 팔꿈치의 뼈 돌출부에 놓습니다.
- 의료용 테이프로 각 전극을 고정합니다.
- 미세한 사포를 사용하여 오른쪽 첫 번째 등쪽 골간(FDI), 신근 카르피 요골 및 전방 삼각근 부위의 피부와 목 기저부의 C4 돌출부를 부드럽게 연마하여 TMS 펄스에 의해 생성된 전기 인공물을 감지합니다.
- EMG 녹음 품질을 확인하십시오. VETA 도구 상자를 사용하여 모든 EMG 추적을 시각화하고 아티팩트가 없는지 확인하십시오. EMG 흔적에 노이즈가 있는 경우 접지가 올바르게 배치되고 모든 전극이 피부에 적절하게 접촉하는지 확인하십시오.
7. 경두개 자기 자극
- TMS 기기를 켭니다.
- 왼쪽 M1의 자극을 통해 오른쪽 FDI 근육의 TMS 핫스팟 을 찾으십시오.
- 코일을 정중선에서 ~5° 떨어진 방향으로 머리의 정점 가장자리 ~5cm 및 앞쪽 ~45cm에 놓습니다.
- 4초마다 한 번씩 TMS 펄스를 투여하면서 전방-후방 및 내측 측면 평면에서 약 5mm 단위로 코일을 재배치합니다.
- 최대 자극기 출력의 30%에서 시작하여 MEP가 관찰될 때까지 TMS 강도를 2%씩 점진적으로 증가시킵니다.
- MEP가 가능한 가장 낮은 자극기 강도에서 펄스의 대부분(~75%)에서 안정적으로 유도될 수 있는 최적의 위치가 식별되면 10개의 펄스 중 5개에서 피크 대 피크 진폭이 >50μV인 MEP를 생성하는 강도 수준을 찾아 휴식 모터 임계값(RMT)을 결정합니다.
- 코일 둘레를 따라 참가자의 머리에 얇은 반사 테이프 스트립을 부드럽게 배치하여 위치를 표시하십시오. 코일을 수동으로 잡거나 스탠드를 사용하여 코일을 지지하여 코일 위치를 유지하십시오.
8. 작업 설정에 도달
- 참가자의 오른손에 벨크로 장갑을 끼고 편안한 파워 그립 자세를 취하십시오.
- 스타일러스를 장갑에 부착하고 피사체에게 손을 뻗는 움직임 사이에 손을 편안하게 유지하도록 조언하십시오.
- 다음과 같은 작업 지침을 전달합니다. 커서를 화면 하단의 홈 위치로 안내합니다. 두 대상 위치 중 하나에 신호가 표시됩니다. 대상이 색상으로 채워지면 가능한 한 빠르고 정확하게 대상을 통과하십시오. 그런 다음 홈 위치로 돌아갑니다. 홈 위치, 큐 및 대상의 위치를 나타냅니다(그림 1A).
- 참가자가 스타일러스로 가능한 한 빠르고 정확하게 대상을 절단하도록 코치하십시오. 작업실의 조명을 꺼서 참가자의 팔 움직임에 대한 시야를 가리고 작업 모니터의 가시성을 향상시킵니다.
9. 작업 설계
- Matlab 2018에서 Psychtoolbox 3.0으로 시각 자극 프레젠테이션을 제어합니다(보충 코딩 파일 1).
- 다음 매개 변수를 사용하여 현재 데이터를 일치시킵니다. 20번의 연습 시도; 270 번의 시험 시험; 시험 시험의 4/5에 대한 TMS; TMS는 동일한 주파수로 준비 큐 시작(기준 TMS) 또는 명령형 큐 (지연 TMS) 100ms 전에 일치합니다. 전체 시행의 1/10은 명령형 단서가 나타나지 않는 캐치 시행입니다. 홈 위치는 작업 공간의 하단 중앙에 위치한 반경 2cm의 원입니다. 반경이 1cm 인 두 개의 원형 대상은 홈 위치에서 15cm 떨어진 정중선에서 + 45 ° 및 -45 ° 떨어져 있습니다.
- 이벤트 순서와 기간을 준비 신호는 900ms, 명령적 신호는 900ms로 설정합니다.
10. TMS 관리
- VETA 도구 상자는 TMS를 동시에 관리하고 EMG https://github.com/greenhouselab/Veta 기록합니다.
- 선택한 행동 이벤트(즉, 준비 큐의 시작 또는 목표 시작 100ms 이전)와 일치하도록 VETA 도구 상자로 TMS 펄스의 타이밍을 제어합니다.
- 분석을 위한 충분한 수의 MEP를 보장하기 위해 충분한 빈도로 TMS를 제공합니다.
참고: 작성된 대로 작업 코드는 기준 MEP를 유도하기 위한 준비 단서가 시작될 때 또는 지연된 MEP를 유도하기 위한 명령적 단서 100ms 전에 총 시험의 4/5에 대해 TMS 펄스를 전달합니다. 매개 변수는 사용자 요구에 따라 코드에서 조정할 수 있습니다. TMS가 없는 시험은 TMS가 없는 경우 행동 수행을 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 TMS가 성능에 미칠 수 있는 영향을 결정하는 데 유용합니다.
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Representative Results
설명 된 방법의 성공적인 실행에는 태블릿 데이터 기록, EMG 추적 및 MEP의 안정적인 유도가 포함됩니다. 시험의 4/5 (216 시험)에서 TMS가 전달 된 270 건의 시험 시험을 포함하는 실험이 완료되었습니다.
데이터는 25 세±에서 10 세 사이의 16 명의 참가자 (여성 8 명, 남성 8 명)로부터 수집되었으며, 모두 오른 손잡이라고보고했습니다. 우리는 한 명의 대표 참가자에 대한 학습 함수를 도출하여 행동 수행에 대한 시각적 섭동의 효과를 평가했습니다. 이들 데이터는 도 1B 에 제시되어 있고, 참가자의 손 타겟 에러가 예상대로 섭동 및 세척 조건에 맞게 조정되었음을 보여준다. 또한 기준선 도달 시 목표 오차의 표준 편차를 평가했는데, 이는 약 4.5°입니다(그림 1B). 이것은 이전 연구24와 일치합니다.
각 시험에서 하나의 TMS 펄스가 전달되었습니다. 펄스의 절반은 기준선에서 전달되었고, 절반은 예비 지연 기간 동안 전달되었습니다(그림 2A). 참가자 당 평균 91 ± 23 개의 기준선과 88 ± 20 개의 지연 MEP가 성공적으로 기록되었으며, 이는 각각 84 % 및 81 %의 성공률에 해당합니다. MEP는 진폭이 .05mV를 초과하는 경우에만 계산되었습니다. 도달 궤적은 캐치 시도(즉, "이동" 단서가 제시되지 않은 시험 및 참가자가 도달을 시작하지 못했거나 명령형 신호 이전에 시작된 시험)를 제외한 모든 시험에서 그래픽 태블릿에서 성공적으로 캡처되었습니다.
평균 지연 기간(준비 큐와 명령형 큐 사이의 기간)은 915± 0.5ms(평균 ± 표준 편차)였습니다. 기준선 TMS는 예비 큐 시작 후 26 ± 8ms에 투여되었고, 지연 TMS는 명령적 큐 시작 전에 126 ± 3ms였습니다(그림 2B). 각 경우에 의도한 TMS 관리 시간과의 일관된 편차는 하드웨어 또는 소프트웨어 구성 요소에 의해 도입된 원치 않는 대기 시간을 고려하기 위해 추가 최적화가 필요함을 나타냅니다. 그러나 이러한 대기 시간의 상대적으로 낮은 비례 분산은 추가 파일럿 테스트로 제어할 수 있는 대부분 고정된 지연임을 나타내며 이벤트 타이밍이 일반적으로 시도 간에 신뢰할 수 있음을 나타냅니다.
그림 1: 태블릿에서 수집된 행동 데이터 . (A) 작업 공간에는 홈 위치(진한 파란색), 두 개의 대상(청록색) 및 단일 참가자의 사전 노출 블록에서 나온 대표적인 도달 궤적 집합이 포함됩니다. (B) 타겟 오차는 도달 지점으로부터 타겟 중심까지의 거리(도)로 계산되었다. 시험 빈은 빈당 두 번의 연속 시행의 평균이며, 데이터는 사전 노출(음영 처리되지 않음), 노출(빨간색), 피드백이 없는 경우의 세척(녹색) 및 수직 피드백이 있는 세척(음영 처리되지 않음)과 같은 실험 블록으로 구분됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: MEP 추적의 예. (A) 두 실험 에포크(기준선 및 지연)에 대한 대표적인 MEP 및 해당 광 다이오드 추적. (B) 음의 기준선 MEP 잠복기(-26 ± 8ms)는 TMS 자극이 준비 큐 이후에 도착했음을 나타내고, 양성 지연 MEP 잠복기(126± 3ms)는 TMS 자극이 원하는 시점(명령적 큐 이전 100ms) 이전에 도착했음을 나타냅니다. 대기 시간은 모든 참가자의 평균입니다(n = 16). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
보충 그림 1: 도달 장치의 청사진. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 코딩 파일 1: 시각 자극을 위한 코드. delayed_reach_TMS.m 파일에는 태블릿, 자극 프리젠 테이션, 경 두개 자기 자극 및 근전도 기록을 제어하기위한 작업 코드가 포함되어 있습니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
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Discussion
위에서 설명한 방법은 행동에 도달하는 맥락에서 운동 준비를 연구하는 새로운 접근 방식을 제공합니다. 도달은 운동 제어 및 학습 연구에서 인기 있는 모델 작업이지만 도달 행동과 관련된 CS 역학을 정확하게 평가할 필요가 있습니다. TMS는 도달하는 동안 개별 시점에서 CS 활동을 캡처하는 비침습적이고 시간적으로 정확한 방법을 제공합니다. 여기에 설명된 접근 방식은 TMS와 도달이라는 두 개의 독립적인 하위 필드를 운동학 및 전기생리학적 메트릭의 동시 기록을 포함하는 단일 패러다임으로 결합합니다.
설명된 방법은 도달의 맥락에서 행동 제어에 대한 중요한 통찰력을 드러낼 가능성이 있지만 특정 제한 사항과 고려 사항이 있습니다. 가장 중요한 것은, MEP 측정의 신뢰성은 TMS 투여 이전의 EMG 활동의 안정성뿐만 아니라 캡처된 MEP의 수(27)에 의존한다. 데이터 수집 전에 EMG 데이터 품질을 평가하는 것이 중요합니다. 충분한 통계적 검증력을 위해 작업 조건당 최소 20개의 MEP 측정이 권장됩니다. 또한, MEP의 변화는 CS 흥분성의 정량적 변화를 나타내지만, TMS의 특성과 결과적인 MEP는 CS 활동의 다소 조잡하고 요약된 메트릭을 생성하며, 행동과의 인과 관계는 주의해서 해석되어야 한다15. 또한 그래픽 태블릿은 스타일러스가 태블릿 표면과의 접촉을 유지해야하므로 도달 작업 범위를 제한하고 사용할 수있는 조리개를 잡을 수 있습니다.
이러한 특정 프로토콜의 한계에도 불구하고, 도달 이외의 행동 작업 동안 모터 시스템 흥분성을 인덱싱하기 위한 TMS 및 EMG의 조합은 잘 확립되어 있다15. 이 결합 된 접근법의 장점은 명백한 움직임이없는 경우에도 CS 흥분성 역학을 측정 할 수있을뿐만 아니라 작업과 관련이없는 근육에서도 측정 할 수 있다는 것입니다. 이 접근 방식은 또한 밀리초 정도의 높은 시간 정밀도를 제공합니다. 또한 여기에 설명된 프로토콜은 나열된 입력/출력 장치를 통해 자극 프레젠테이션 컴퓨터와 직접 인터페이스하는 여러 EMG 장치와 함께 작동하도록 조정할 수 있습니다.
이러한 장점을 감안할 때이 프로토콜은 인간과 동물 연구 간의 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인간이 아닌 영장류에 대한 대규모 연구는 도달의 맥락에서 도달 및 운동 학습과 관련된 전기 생리 학적 메커니즘을 조사했습니다. 결합된 TMS 및 EMG 접근 방식을 사용하여 인간에 대한 추가 조사는 비인간 전기 생리학 및 인간 행동 결과를 연결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 도달의 맥락에서 MEP에 대한 이전 연구는 운동 8,14 전에 두정엽 피질, 전 운동 피질 및 정수리 -M1 회로가 자극되었을 때 도달 및 파악 준비 중에 TMS의 촉진 효과를 보여주었습니다. 그러나, M1에 대한 TMS 후 뇌파 검사 75 내지 150ms로 측정 된 휴지기 유발 전위의 진폭은 힘장 적응13 이후에 감소되었다. CS의 준비, 적응 및 변화 사이의 미묘한 관계는 추가 조사가 필요합니다. 또한 실험실 전체에서 동일한 도구 및 방법 세트를 사용하면 복제를 더 쉽게 달성할 수 있으며 이는 연구 결과의 해석 가능성에 도움이 됩니다.
여기서 초점은 M1의 TMS에 있지만 여러 연구에서 이중 부위 TMS를 활용하여 피질 영역 (예 : 정수리 피질과 M1) 간의 상호 작용을 조사했습니다. 이러한 연구의 대부분은 휴식 중에 수행되었지만 소수의 연구는 도달 계획 및 실행의 맥락에서 피질-피질 상호 작용을 조사했습니다. 이중 부위 TMS는 후두 정수리 피질의 자극이 준비된 반대쪽 도달범위 28을 시작하기 위해 청각 "이동" 단서 후 50ms 및 ~100ms에서 M1 흥분성을 촉진하는 것으로 나타났습니다. 목표 지향적 도달 대 파악 행동29 동안 적용을 포함하는 이중 코일 TMS 접근 방식에 대한 추가 방법이 설정되었습니다. 여기에 설명된 프로토콜은 이러한 이전 연구 및 방법을 보완하며 이중 사이트 TMS 연구에도 쉽게 적용할 수 있습니다.
예제 태스크 코드는 두 개의 잠재적 대상이 있는 지연된 응답 태스크로 구성됩니다. 시험 번호, 표적 및 커서 특성, 시각적 피드백 및 TMS 전달과 같은 매개 변수를 조정하여 다양한 연구 질문을 해결할 수 있습니다. 이 접근 방식으로 기록된 데이터에는 태블릿의 행동 운동학과 EMG의 전기생리학적 측정이 포함됩니다. 예비 결과에 따르면 TMS 및 행동 측정은 신뢰할 수 있는 타이밍과 시험 전반에 걸친 도달 방향의 변동성에 대한 충분한 민감도를 나타냅니다. 이러한 방법과 결과는 이 접근 방식을 사용하여 TMS를 통해 도달하는 신경 메커니즘에 대한 향후 조사를 위한 개념 증명입니다.
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Disclosures
모든 저자는 이해 상충이 없음을 선언합니다.
Acknowledgments
이 연구는 부분적으로 나이트 캠퍼스 학부 장학생 프로그램과 필 앤 페니 나이트 재단의 관대 한 자금 지원으로 가능했습니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 2-Port Native PCI Express | StarTech.com | RS232 Card with 16950 UART | Must be compatible with desktop computer |
| Adjustable 80-20 aluminum frame | any | ||
| Alcohol prep pads | any | EMG preparation | |
| Bagnoli Bipolar Electrodes | Delsys | DE 2.1 | |
| Bagnoli Reference Electrode | Delsys | USX2000 | 2” (5cm) Round |
| Bagnoli-8 EMG System | Delsys | ||
| Chair | any | ||
| Computer monitor for EMG/TMS | n/a | ||
| Desk | any | ||
| Desktop Computer | Dell | xps 8930 | RAM: 16 GB, Storage: 1TB, Graphics: 1060 6GB |
| EMG electrodes | Delsys | Sensor Adhesive Interface | |
| Fine grain sandpaper | any | EMG preparation | |
| Graphics tablet | Wacom | Intuos-4 XL | |
| Handle of paint roller | any | to be used as stylus handle, hollowed out center must be large enough for stylus to sit securely inside | |
| Medical tape | any | To secure EMG electrodes | |
| PCI-6220 card DAQ | National Instruments | To interface EMG system | |
| Photodiode Sensor | Vishay | BPW21R | To record timing of task events into EMG trace. |
| Rear TMS port | Magstim | Included with TMS machine | |
| Right-handed polyethylene glove | any | Cut out thumb and index finger of glove to expose FDI muscle | |
| Sensory Adhesive Interface, 2-slot | Delsys | SC-F01 | |
| Stylus | Wacom | Intuos-4 grip pen | |
| Tablet-to-Computer USB cable | any | Included in Tablet purchase | |
| Task Monitor | Asus | VG248 | |
| TMS coil | Magstim | D70 Remote Coil | 7cm diameter, figure-of-eight coil |
| TMS machine | Magstim | 200-2 | |
| TMS-to-Computer DB9 cable | any | Connects to PCIe Serial Card | |
| Velcro | any | To be placed on glove and stylus handle |
References
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- Kim, H. E., Morehead, J. R., Parvin, D. E., Moazzezi, R., Ivry, R. B. Invariant errors reveal limitations in motor correction rather than constraints on error sensitivity. Communications Biology. 1, 19 (2018).
- Huberdeau, D. M., Krakauer, J. W., Haith, A. M. Dual-process decomposition in human sensorimotor adaptation. Current Opinion in Neurobiology. 33, 71-77 (2015).
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